强化学习是人工智能算法的一个特殊分支，由三个关键要素组成：环境、代理和奖励。通过执行操作，代理会改变自己和环境的状态。根据这些动作对代理必须实现的目标的影响程度，对其进行奖励或惩罚。在许多强化学习问题中，智能体没有环境的初始知识，并从随机动作开始。根据收到的反馈，代理学习调整其行为并制定较大化其奖励的策略。在他们的论文中，DeepMind的研究人员建议将强化学习作为主要算法，它可以复制自然界中看到的奖励较大化，并**终导致通用人工智能。研究人员写道：“如果一个智能体可以不断调整其行为以提高其累积奖励，那麽其环境反复要求的任何能力**终都必须在智能体的行为中产生，”研究人员写道，并补充说，在较大化的过程中它的回报是，一个好的强化学习代理**终可以学习感知、语言、社交智能等。项目监控：控制进度、控制成本、控制质量、监控风险、实施变更控制。安徽安防电气人员管理诚信经营
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